本书根据教育部新的职业教育教学改革要求和通信行业技术岗位技能需求进行编写。全书介绍了通信大数据分析与应用的典型方法，让学生熟悉5G时代下大数据工具的操作步骤，并掌握用大数据工具对通信大数据进行清洗、加工、算法开发等技能。本书以大数据运维优化平台为工具，以运营商真实网络数据为对象，通过可视化数据建模、分析处理，实时监控网络质量，最后输出网络优化维护方案，从而让学生掌握通信大数据分析与应用的全流程。本书采用的平台操作简单、开放度高，仅需一台计算机即可完成所有内容。通过学习本书内容，可以提升学生的就业竞争力与岗位适应能力。 本书为高等职业本专科院校通信类专业相关课程的教材，也可作为开放大学、成人教育、自学考试、中职学校及培训班的教材，以及工程技术人员的参考书。 本书配有免费的电子教学课件、习题参考答案等，详见前言。
王苏南 博士，副教授，在深圳职业技术大学从事《华为认证网络技术》、《移动通信技术》、《通信大数据分析》等专业课程的教学与研究工作，参与国家863科技计划项目、国家973科学计划项目、国家首批虚拟仿真示范基地建设项目、国家通信技术专业教学资源库建设项目等，曾获国家教学成果特等奖、广东省科技进步奖三等奖、深圳市五四青年奖、深圳市优秀教师、深圳市技术能手等荣誉，为教育部电子信息大类专业目录修订成员，有十三五国家规划教材等数部著作出版，发表高水平论文14篇，获国家专利6项。
第1章 移动通信与大数据 1
1.1 大数据技术发展现状 1
1.2 移动通信大数据平台 2
1.3 大数据技术在通信领域的应用 3
1.4 运用大数据提升网络质量 4
1.5 大数据技术的发展趋势 5
1.6 通信大数据产业的关注点 7
1.7 通信大数据课程的特点 7
1.8 未来通信人才培养与行业岗位要求 8
本章总结 9
习题1 9
第2章 大数据关键组件 10
2.1 Hadoop组件 11
2.2 Hive组件 14
2.3 Spark组件 16
2.3.1 Spark的整体架构 17
2.3.2 Spark的特点 17
2.3.3 Spark的基本工作原理 18
2.4 Zookeeper组件 20
2.4.1 文件系统 20
2.4.2 Zookeeper的功能 21
2.5 HBase组件 21
2.6 PostGreSQL组件 23
任务1 了解通信与大数据的融合 25
本章总结 25
习题2 26
第3章 语言基础 27
3.1 SQL语言 27
3.1.1 SQL语言的定义与特点 27
3.1.2 常用语句 28
3.1.3 数据查询语法 29
3.2 Python语言 37
3.2.1 Python语言的定义和特点 37
3.2.2 变量类型 38
3.2.3 运算符 41
3.2.4 条件语句 43
3.2.5 循环语句 44
本章总结 46
习题3 46
第4章 5G移动通信 47
4.1 移动通信的发展 47
4.2 5G移动网络性能指标与架构 49
4.2.1 5G的主要性能指标 49
4.2.2 5G网络架构 50
4.3 智能网优关键参数提取 51
4.3.1 4G/5G互操作参数 51
4.3.2 NR随机接入参数 56
4.3.3 寻呼类参数 56
4.4 智能网优关键KPI提取 57
4.4.1 接入性指标 57
4.4.2 切换成功率 59
4.4.3 无线掉线率 61
4.5 移动通信数据源挖掘 62
4.5.1 DT数据 62
4.5.2 测量报告 64
4.5.3 呼叫详细跟踪 66
4.5.4 基站工程参数 68
4.5.5 性能数据 69
4.5.6 DPI数据 69
4.5.7 告警数据 70
4.5.8 投诉数据 72
任务2 搭建通信大数据平台 72
任务3 通信大数据平台的日常操作 73
本章总结 74
习题4 74
第5章 无线网络优化 76
5.1 无线网络优化基础 76
5.1.1 传统室内分布系统 76
5.1.2 室内分布系统器件 79
5.1.3 室内分布系统典型场景应用解决方案 86
5.1.4 数字室内分布系统 94
5.2 弱覆盖大数据分析 102
任务4 分析基于大数据技术的弱覆盖问题 105
5.3 切换问题大数据理论基础 123
5.3.1 移动性管理 123
5.3.2 GNR切换关键参数 129
5.3.3 切换问题分析方法 131
任务5 分析切换问题大数据 134
本章总结 139
习题5 139
第6章 位置信息大数据分析 140
6.1 位置数据 140
6.1.1 定位技术 140
6.1.2 用户位置数据的日常应用 143
6.2 热点区域 144
6.2.1 热点区域的定义 144
6.2.2 热点区域的特点及作用 144
6.2.3 热点区域在民生领域的应用 145
任务6 分析基于位置信息的热点区域 145
本章总结 152
习题6 152
第7章 互联网业务质量大数据分析 153
7.1 移动互联网业务感知数据获取方式 153
7.2 业务感知App的测试和监控功能 154
7.2.1 浏览类业务的测试与监测功能 154
7.2.2 视频类业务的测试与监测功能 154
7.2.3 即时通信类业务的测试与监测功能 154
7.2.4 网络测速功能 155
7.2.5 全自动测试 155
7.2.6 业务监测数据采集 156
7.3 业务感知App的优化 156
7.3.1 浏览业务首包响应时延优化 156
7.3.2 手机游戏业务时延优化 162
7.3.3 热门App大数据算法 167
本章总结 172
习题7 172
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